Modelo de predicción para la demanda de usos en las escuelas de natación de una Caja de compensación / Camilo Garzón Márquez .
Por: Garzón Márquez , Camilo
Colaborador(es): Conti, Dante [director.] | Tolosa Robayo, Alejandro [Autor.]Tipo de material: 
Archivo de ordenadorEditor: Bogotá : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2022Descripción: 51 paginas. ilustracionesTema(s): ANALISIS DE DATOS | OPTIMIZACIÓN -- USO DE LAS PICINAS -- CAJA DE COMPENSACIÓN | MODELOS ESTADÍSTICOSClasificación CDD: 005.74 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: ( Magister en Ciencia de Datos.) Resumen: El pronóstico de la demanda es clave para la gerencia de Recreación y Deportes en la CAJA
COLOMBIANA DE SUBSIDIO FAMILIAR (COLSUBSIDIO). Por medio del ciclo CRISPDM (entendimiento del negocio, entendimiento de los datos, preparación de los datos,
modelado, evaluación y despliegue) se desarrolló un modelo predictivo que permite pronosticar
la cantidad de sesiones en las escuelas de natación por sede, nivel, intensidad, día, intervalo, tipo
de afiliado (categoría A, B, C). Esta demanda permite estimar la ocupación por piscina y los
gastos asociados a la operación de las escuelas de natación como mantenimiento, limpieza,
arriendo, entre otros. Dada la temporalidad de los programas, la calidad de la información, los
continuos cambios de procesos y el impacto de la pandemia, el ejercicio se ejecutó a través de un
matchup entre varios modelos como Regresión logística, Holt Winters, ETS Estocástico,
XGBoost, Decision Tree y SVM, obteniendo una confianza del modelo entre 30% y 80%.
| Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Info Vol | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems |
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TRABAJOS DE GRADO
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Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general | Digital | 005.74 G245m (Navegar estantería) | Ej.1 | 1 | Disponible | D002366 |
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( Magister en Ciencia de Datos.)
El pronóstico de la demanda es clave para la gerencia de Recreación y Deportes en la CAJA
COLOMBIANA DE SUBSIDIO FAMILIAR (COLSUBSIDIO). Por medio del ciclo CRISPDM (entendimiento del negocio, entendimiento de los datos, preparación de los datos,
modelado, evaluación y despliegue) se desarrolló un modelo predictivo que permite pronosticar
la cantidad de sesiones en las escuelas de natación por sede, nivel, intensidad, día, intervalo, tipo
de afiliado (categoría A, B, C). Esta demanda permite estimar la ocupación por piscina y los
gastos asociados a la operación de las escuelas de natación como mantenimiento, limpieza,
arriendo, entre otros. Dada la temporalidad de los programas, la calidad de la información, los
continuos cambios de procesos y el impacto de la pandemia, el ejercicio se ejecutó a través de un
matchup entre varios modelos como Regresión logística, Holt Winters, ETS Estocástico,
XGBoost, Decision Tree y SVM, obteniendo una confianza del modelo entre 30% y 80%.
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